我的终极整理，供参考
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# coding:utf-8import matplotlib# 使用 matplotlib中的FigureCanvas (在使用 Qt5 Backends中 FigureCanvas继承自QtWidgets.QWidget)from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvasfrom PyQt5 import QtCore, QtWidgets, QtGuifrom PyQt5.QtWidgets import QDialog, QPushButton, QVBoxLayoutimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport sys"""学好pyplot API和面向对象 API搞定matplotlib绘图显示在GUI界面上""" class Main_window(QDialog): def __init__(self): super().__init__() # 三步走，定Figure,定Axes,定FigureCanvas # 1 直接一段代码搞定figure和axes self.figure, (self.ax1, self.ax2) = plt.subplots(figsize=(13, 3), ncols=2) # 2 先创建figure再创建axes # 2.1 用plt.figure() / Figure() 创建figure, 推荐前者 self.figure = plt.figure(figsize=(5,3), facecolor='#FFD7C4') # self.figure = Figure(figsize=(5,3), facecolor='#FFD7C4') # 2.2 用plt.subplots() / plt.add_subplot() 创建axes， 推荐前者 (self.ax1, self.ax2) = self.figure.subplots(1, 2) # ax1 = self.figure.add_subplot(121) # ax2 = self.figure.add_subplot(122) # 3 绑定figure到canvas上 self.canvas = FigureCanvas(self.figure) self.button_draw = QPushButton("绘图") self.button_draw.clicked.connect(self.Draw) # 设置布局 layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(self.canvas) layout.addWidget(self.button_draw) self.setLayout(layout) def Draw(self): AgeList = ['10', '21', '12', '14', '25'] NameList = ['Tom', 'Jon', 'Alice', 'Mike', 'Mary'] # 将AgeList中的数据转化为int类型 AgeList = list(map(int, AgeList)) # 将x,y转化为numpy数据类型，对于matplotlib很重要 self.x = np.arange(len(NameList)) + 1 self.y = np.array(AgeList) # tick_label后边跟x轴上的值，（可选选项：color后面跟柱型的颜色，width后边跟柱体的宽度） self.ax1.bar(range(len(NameList)), AgeList, tick_label=NameList, color='green', width=0.5) for a, b in zip(self.x, self.y): self.ax1.text(a-1, b, '%d' % b, ha='center', va='bottom') plt.title("Demo") pos = self.ax2.imshow(np.random.random((100, 100)), cmap=plt.cm.BuPu_r) self.figure.colorbar(pos, ax=self.ax2) # 终于可以用colorbar了 self.canvas.draw() # 运行程序if __name__ == '__main__': app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) main_window = Main_window() main_window.show() app.exec() |
总结就是，想要在特定的位置放matplotlib绘图还是要用面向对象的API，但混合使用pyplot的API可以使代码更简单。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/lemonade_117/article/details/103863357
